package com.lcm.algorithm.datatest.dp.lcs;

import java.util.Arrays;

/**
 * @description: 1143. 最长公共子序列
 * 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列。
 *
 * 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
 * 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。两个字符串的「公共子序列」是这两个字符串所共同拥有的子序列。
 *
 * 若这两个字符串没有公共子序列，则返回 0。
 *
 *
 *
 * 示例 1:
 *
 * 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "ace"，它的长度为 3。
 * 示例 2:
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "abc"，它的长度为 3。
 * 示例 3:
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "def"
 * 输出：0
 * 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0。
 *
 *
 * 提示:
 *
 * 1 <= text1.length <= 1000
 * 1 <= text2.length <= 1000
 * 输入的字符串只含有小写英文字符。
 * @author: lcm
 * @create: 2020-04-08 14:15
 **/

public class LongestCommonSubsequence {

    public static void main(String[] args){
        System.out.println(longestCommonSubsequence("bsbininm","jmjkbkjkv"));

    }

    /**
     * 暴力dp：把两个字符串的关系想象成一个二维数组，叠加公共子序列数量
     * array[i][j]只有两种情况：
     * array[i][j]=array[i-1][j-1]+1
     * array[i][j]=max(array[i-1][j],array[i][j-1])
     * O(n^2)
     */
    public static int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        if(text1==null||text2==null||text1.length()==0||text2.length()==0){
            return 0;
        }
        int[][] array=new int[text1.length()+1][text2.length()+1];
        for(int i=1;i<=text1.length();i++){
            for (int j=1;j<=text2.length();j++){
                if (text1.charAt(i-1)==text2.charAt(j-1)){
                    array[i][j]=array[i-1][j-1]+1;
                }else{
                    array[i][j]=Math.max(array[i][j-1],array[i-1][j]);
                }
            }
        }
        return array[text1.length()][text2.length()];
    }

}
